Item demands at individual retail s

Item demands at individual retail stores in a chain often differ significantly, due to local economic con-
ditions, cultural and demographic differences and variations in store format. Accounting for these varia-
tions appropriately in inventory management can significantly improve retailers’ profits. For example, it
is shown that having greater differences across the mean store demands leads to a higher expected profit,
for a given inventory and total mean demand. If more than one inventory shipment per season is possible,
the analysis becomes dynamic by including updated demand forecasts for each store and re-optimizing
store inventory policies in midseason. In this paper, we formulate a dynamic stochastic optimization
model that determines the total order size and the optimal inventory allocation across nonidentical
stores in each period. A generalized Bayesian inference model is used for demands that are partially correlated
across the stores and time periods. We also derive a normal approximation for the excess inventory
from the previous period, which allows the dynamic programming formulation to be easily solved.
We analyze the tradeoffs between obtaining information and profitability, e.g., stocking more stores in
period 1 provides more demand information for period 2, but does not necessarily lead to higher total
profit. Numerical analyses compare the expected profits of alternative supply chain strategies, as well
as the sensitivity to different distributions of demand across the stores. This leads to novel strategic
insights that arise from adopting inventory policies that vary by store type.

Kết quả (Việt) 1:

Khoản mục yêu cầu cá nhân cửa hàng bán lẻ trong một chuỗi thường khác nhau significantly, do con kinh tế địa phương-ditions, văn hóa và nhân khẩu học khác nhau và các biến thể trong lưu trữ định dạng. Kế toán cho các varia-tions một cách thích hợp trong quản lý hàng tồn kho có thể significantly cải thiện các nhà bán lẻ profits. Ví dụ, nóHiển thị rằng có sự khác biệt lớn trên khắp các cửa hàng có nghĩa là nhu cầu dẫn đến cao hơn dự kiến sẽ profit,Đối với một hàng tồn kho được đưa ra và tất cả có nghĩa là nhu cầu. Nếu nhiều hơn một hàng tồn kho hàng mỗi mùa có thể,việc phân tích trở nên năng động bằng cách bao gồm Cập Nhật nhu cầu dự báo cho mỗi cửa hàng và tối ưu hóa lạilưu trữ hàng tồn kho chính sách ở midseason. Trong bài báo này, chúng tôi xây dựng một tối ưu hóa năng động ngẫu nhiênMô hình xác định kích thước của tất cả các đơn đặt hàng và phân bổ hàng tồn kho tối ưu trên nonidenticalcửa hàng trong từng thời kỳ. Một mô hình tổng quát suy luận Bayes được dùng cho nhu cầu một phần tương quantrên khắp các cửa hàng và khoảng thời gian. Chúng tôi cũng lấy được một xấp xỉ bình thường cho hàng tồn kho dư thừatừ thời kỳ trước đó, cho phép xây dựng lập trình năng động để được giải quyết một cách dễ dàng.Chúng tôi phân tích sự cân bằng giữa việc thu thập thông tin và profitability, ví dụ: thả các cửa hàng nhiều hơn tronggiai đoạn 1 cung cấp thêm các thông tin yêu cầu cho giai đoạn 2, nhưng không nhất thiết dẫn đến cao hơn tổng sốprofit. So sánh số phân tích profits dự kiến của chiến lược chuỗi cung ứng khác, cũnglà độ nhạy cảm với các phân phối khác nhau của các nhu cầu trên khắp các cửa hàng. Điều này dẫn đến tiểu thuyết chiến lượcnhìn thấy mà phát sinh từ việc áp dụng chính sách tồn kho khác nhau bằng cách lưu trữ các loại.

Kết quả (Việt) 2:

Nhu cầu hàng tại các cửa hàng bán lẻ trong một chuỗi thường khác nhau trọng yếu đáng, do niệm kinh tế địa phương
ditions, khác biệt văn hóa và nhân khẩu học và các biến thể ở định dạng lưu trữ. Kế toán các biến thiên
tions một cách thích hợp trong việc quản lý hàng tồn kho có thể trọng yếu đáng fi cải thiện fi pro ts bán lẻ. Ví dụ, nó
chỉ ra rằng có sự khác biệt lớn giữa các nhu cầu lưu trữ trung bình dẫn đến một kỳ vọng cao hơn pro fi t,
cho một hàng tồn kho nhất định và tổng nhu cầu trung bình. Nếu có nhiều hơn một hàng tồn kho lô hàng mỗi mùa là có thể,
việc phân tích trở nên năng động bằng cách bao gồm dự báo nhu cầu cập nhật cho mỗi cửa hàng và tái tối ưu hóa
các chính sách lưu trữ hàng tồn kho trong midseason. Trong bài báo này, chúng tôi xây dựng một tối ưu hóa ngẫu nhiên động
mô hình để xác định kích thước tổng số thứ tự và phân bổ hàng tồn kho tối ưu trên nonidentical
cửa hàng trong từng thời kỳ. Một mô hình suy luận Bayesian tổng quát được sử dụng cho các nhu cầu được một phần tương quan
qua các cửa hàng và khoảng thời gian. Chúng tôi cũng lấy được một xấp xỉ bình thường đối với hàng tồn kho dư thừa
từ các giai đoạn trước, trong đó cho phép việc xây dựng quy hoạch động để được giải quyết dễ dàng.
Chúng tôi phân tích sự cân bằng giữa thu thập thông tin và lợi nhuận tability, ví dụ như, thả thêm cửa hàng ở
giai đoạn 1 cung cấp thông tin nhiều nhu cầu cho giai đoạn 2, nhưng không nhất thiết dẫn đến cao hơn tổng số
nhuận. Phân tích số so sánh ts pro fi dự kiến của chiến lược chuỗi cung ứng thay thế, cũng
như sự nhạy cảm để phân phối khác nhau của nhu cầu trên khắp các cửa hàng. Điều này dẫn đến chiến lược mới
hiểu biết phát sinh từ việc áp dụng chính sách hàng tồn kho mà thay đổi theo cửa hàng loại.